import java.util.Deque;
import java.util.LinkedList;

public class Sort {

    /**
     *  直接插入排序
     *  从小到大
     *  时间复杂度：O(n^2)
     *      最好情况下：O(n)
     *          数据趋于有序时，排序速度快
     *              越有序 越快
     *  空间复杂度：O(1)
     *  稳定性：稳定
     *        如果一个排序是稳定的，那么它可以变为不稳定（=等号）
     * @param array
     */
    public static void insertSort (int[] array) {
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            // 存放待插入元素
            int tmp = array[i];
            int j = i - 1;

            for (; j >= 0 ; j--) {   
                // 大于待插入元素
                // 后移，继续向前比较
                if (array[j] > tmp) {
                    array[j + 1] = array[j];
                } else {
                    //array[j + 1] = tmp;
                    break;
                }
            }
            // 将待插入元素 放入找到的位置
            // j < 0  或  [j] < tmp
            array[j + 1] = tmp;
        }
    }

    /**
     * 希尔排序
     * 分组进行插入排序
     * 多次进行，每次组数逐渐减少，直至组数为1
     * 越往后，数据越趋于有序，插入排序速度越快
     * 也称为 插入排序的一种优化
     *
     * 时间复杂度：O(N^1.3) ~ O(N^1.5)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void shellSort(int[] array) {
        // 分的组数
        int gap = array.length;
        while (gap > 1) {
            shell(array, gap);
            gap /= 2;
        }
        shell(array,1);
    }
    private static void shell(int[] array,int gap) {
        for (int i = gap; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i - gap;
            for (; j >= 0 ; j -= gap) {
                if (array[j] > tmp) {
                    array[j + gap] = array[j];
                } else {
                    //array[j + 1] = tmp;
                    break;
                }
            }
            // j < 0  或  [j] < tmp
            array[j + gap] = tmp;
        }
    }


    /**
     *  选择排序
     *  找到一个最小值 往前放
     *  时间复杂度：O(n^2)
     *  空间复杂度：O(1)
     *  不稳定
     *  @param array
     */
    public static void selectSort(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int minIndex = i;
            // 最小值下标
            for (int j = i + 1; j < array.length; j++) {
                if (array[j] < array[minIndex]) {
                    minIndex = j;
                }
            }
            swap(array, i, minIndex);
        }
    }

    // 找到最小值往前放，最大值往后放
    public static void selectSort2(int[] array) {
        int left = 0;
        int right = array.length - 1;
        while (left < right) {
            // 都从left开始
            int minIndex = left;
            int maxIndex = left;
            // 遍历比较剩下的元素
            for (int i = left + 1; i <= right; i++) {
                if (array[i] > array[maxIndex]) {
                    maxIndex = i;
                }
                if (array[i] < array[minIndex]) {
                    minIndex = i;
                }
            }
            // 如果maxIndex = left
            // 那么就会出问题
            // left位置的元素 被交换到minIndex位置
            swap(array, left, minIndex);
            if (maxIndex == left) {
                maxIndex = minIndex;
            }
            swap(array, right, maxIndex);
            left++;
            right--;
        }


    }

    private static void swap (int[] array, int i, int j) {
        int tmp = array[i];
        array[i] = array[j];
        array[j] = tmp;
    }

    /**
     * 堆排序
     * 建立大根堆
     * 将大根堆的堆顶元素 与 数组最后的元素 交换
     * 向下调整维持大根堆
     * 时间复杂度：O(nlogn)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 不稳定排序
     * @param array
     */
    public static void heapSort (int[] array) {
        createBigHeap(array);
        for (int i = array.length - 1; i > 0; i--) {
            swap(array, 0, i);
            // 向下调整维持大根堆
            shiftDown(array, 0, i);
        }
    }

    // 向下调整建堆
    private static void createBigHeap (int [] array) {
        for (int i = (array.length - 1 - 1)/2; i >= 0; i--) {
            shiftDown(array, i, array.length);
        }
    }

    private static void shiftDown (int[] array, int parent, int len) {
        int child = parent * 2 + 1;
        while (child < len) {
            if (child + 1 < len && array[child] < array[child + 1]) {
                child++;
            }
            if (array[child] > array[parent]) {
                swap(array, child, parent);
                parent = child;
                child = parent * 2 + 1;
            } else {
                break;
            }
        }
    }


    /**
     * 冒泡排序
     * 每趟遍历进行前后比较，将大的值交换到后面
     * 每趟可以排序完成一个最大数
     * 执行n - 1趟就能完成排序
     * 时间复杂度：n^2
     * 空间复杂度：1
     * 稳定排序
     * @param array
     */

    public static void bubbleSort(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            boolean flg = false;
            for (int j = 0; j < array.length - 1 - i; j++) {
                if (array[j] > array[j + 1]) {
                    swap(array, j, j + 1);
                    flg = true;
                }
            }
            if (flg == false) {
                return;
            }
        }
    }


    /**
     * 快速排序
     * 选择一个待排序元素为基准值
     * 将小于这个基准的放到左边，大于的放到右边
     * 然后 左边 和 右边 也这么做
     * 时间复杂度：nlogn
     * 空间复杂度：logn    和二叉数一样的递归
     * 不稳定排序
     * @param array
     */
    public static void quickSort1(int[] array) {
        quick(array,0,array.length - 1);
    }

    private static void quick(int[] array,int start,int end) {
        // start 有可能大于 end
        if (start >= end) {
            return;
        }

        // 快排优化
        // 快排到后面，分为很多个子序列，但是数据个数不多
        // 每个子序列都要递归，要递归很多次
        // 可以让数据个数少的 时候，用插入排序解决，不继续递归
        if (end - start + 1 <= 10) {
            // 将当前子序列 进行插入排序
            insertSort(array,start,end);
            return;
        }

        // 快排优化
        // 减少左右子序列一边为空的概率
        // 三数取中法
        // 将 start end  mid 中选取中间大的作为基准值
        int index = midThree(array,start,end);
        swap(array,index,start);

        // 拿到左右子序列的中间下标
        int pivot = partition1(array,start,end);
        // 左右子序列继续执行
        quick(array,start,pivot-1);
        quick(array,pivot+1,end);
    }

    // 局部进行插入排序
    public static void insertSort (int[] array, int left, int right) {
        for (int i = left + 1; i <= right; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i - 1;
            for (; j >= left ; j--) {
                if (array[j] > tmp) {
                    array[j + 1] = array[j];
                } else {
                    //array[j + 1] = tmp;
                    break;
                }
            }
            // j < 0  或  [j] < tmp
            array[j + 1] = tmp;
        }
    }

    // 三数取中法
    private static int midThree(int[] array,int left,int right) {
        int mid = (left+right) / 2;
        if (array[left] > array[right]) {
            if (array[mid] > array[left]) {
                return left;
            } else if (array[mid] < array[right]) {
                return right;
            } else {
                return mid;
            }
        } else {
            // array[left] <= array[right]
            if (array[mid] > array[right]) {
                return right;
            } else if (array[mid] < array[left]) {
                return left;
            } else {
                return mid;
            }
        }
    }

    // 挖坑法
    private static int partition1(int[] array,int left,int right) {
        // 记录基准值
        int tmp = array[left];
        while (left < right) {
            // 找到比 基准值 小的
            while (left < right && array[right] >= tmp) {
                right--;
            }
            // 将比 基准值 小的放到前面
            array[left] = array[right];

            // 找到比 基准值 大的
            while (left < right && array[left] <= tmp) {
                left++;
            }
            // 将比 基准值 大的放到后面
            array[right] = array[left];
        }
        // left 和 right 相遇
        array[left] = tmp;
        return left;
    }

    // Hoare版
    private static int partition2(int[] array,int left,int right) {
        // 记录基准值下标
        int i = left;

        while (left < right) {
            while (left < right && array[right] >= array[i]) {
                right--;
            }
            while (left < right && array[left] <= array[i]) {
                left++;
            }
            // 找到比基准值小的，和比基准值大的，两个交换
            swap(array,left,right);
        }
        // 交换基准值和left与right相遇的位置
        swap(array,i,left);
        return left;
    }


    // 前后指针
    // 写法1
    private static int partition3(int array[],int left, int right) {
        int prev = left;
        int cur = left+1;
        while (cur <= right) {
            // prev 找到比基准值大前一位
            // cur 找到比基准值小的元素时
            // cur 与 prev + 1 交换
            if (array[cur] < array[left] && array[++prev] != array[cur]) {
                swap(array,cur,prev);
            }
            cur++;
        }
        // cur 遍历结束
        // prev 还是在比基准值小的位置
        swap(array,left,prev);
        return prev;
    }

    // 前后指针
    // 写法2
    private static int partition4(int array[],int left, int right) {
        int d =  left + 1;
        for (int i = left + 1; i <= right; i++) {
            if (array[i] < array[left]) {
                swap(array,i,d);
                d++;
            }
        }
        swap(array,left,d - 1);

        return d-1;
    }

    /**
     * 非递归快速排序
     * 用栈存放左右子序列下标
     * @param array
     */
    public static void quickSort2(int[] array) {
        // 创建一个栈
        Deque<Integer> stack = new LinkedList<>();
        int left = 0;
        int right = array.length - 1;

        // 放入序列下标
        stack.push(left);
        stack.push(right);

        // 栈不空
        while (!stack.isEmpty()) {
            // 弹出两个元素
            right = stack.pop();
            left = stack.pop();

            // 划分
            int pivot = partition2(array,left,right);

            // 判断左右子序列 元素个数 是否大于1
            if (pivot-1  > left) {
                stack.push(left);
                stack.push(pivot-1);
            }
            if (pivot+1 < right) {
                stack.push(pivot+1);
                stack.push(right);
            }
        }
    }


    /**
     * 归并排序
     * 先分解为有序数组 (只剩一个元素时)
     * 再合并有序数组
     * 时间复杂度：nlogn
     * 空间复杂度：n
     * 稳定排序
     * @param array
     */
    public static void mergeSort1(int[] array) {
        mergeSortFunc(array,0,array.length-1);
    }

    private static void mergeSortFunc(int[] array,int left,int right) {
        if (left == right) {
            // 剩下一个元素时返回
            return;
        }
        int mid = (left+right) / 2;
        // 取中间下标，分解
        mergeSortFunc(array,left,mid);
        mergeSortFunc(array,mid+1,right);
        // 两个有序数组合并
        merge(array,left,mid,right);
    }

    // 合并两个有序数组
    private static void merge(int[] array,int start,int mid,int end) {
        int s1 = start;
        int s2 = mid+1;
        // 创建一个数组
        int[] tmp = new int[end-start+1];
        int k = 0;
        while (s1 <= mid && s2 <= end) {
            // 谁小谁就放入tmp
            if (array[s1] <= array[s2]) {
                tmp[k++] = array[s1++];
            } else {
                tmp[k++] = array[s2++];
            }
        }
        while (s1 <= mid) {
            tmp[k++] = array[s1++];
        }
        while (s2 <= end) {
            tmp[k++] = array[s2++];
        }
        // i+start
        for (int i = 0; i < tmp.length; i++) {
            array[i+start] = tmp[i];
        }
    }


    // 非递归  归并排序
    public static void mergeSort2(int[] array) {
        // gap表示当前要合并的两个数组的大小
        // 一开始 两个大小为1的数组合并
        int gap = 1;
        // 最极端的情况 是 array.length-1 和 1 的两个数组合并
        while (gap < array.length) {
            for (int i = 0; i < array.length; i += gap*2) {
                int left = i;
                // mid 和 right 有可能会越界
                int mid = left+gap-1;
                if (mid >= array.length) {
                    mid = array.length - 1;
                }
                int right = mid+gap;
                if (right >= array.length) {
                    right = array.length - 1;
                }
                // 合并这个区间的两个数组
                merge(array,left,mid,right);
            }
            // 1 2 4 8
            gap *= 2;
        }
    }


    /**
     * 计数排序
     * 用数据的值 作为下标 计数
     * 适合一组集中在一个小范围的数据
     * 时间复杂度：n+数据范围大小
     * 空间复杂度：数据范围大小
     * @param array
     */
    public static void countSort(int[] array) {
        // 遍历数组 找到最大值和最小值
        int max = array[0];
        int min = array[0];
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            if (array[i] < min) {
                min = array[i];
            }
            if (array[i] > max) {
                max = array[i];
            }
        }
        // 根据范围，定义计数数组长度
        int len = max - min + 1;
        int[] count = new int[len];

        // 遍历数组，在计数数组中记录
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            count[array[i] - min]++;
        }
        // 遍历计数数组
        int j = 0;
        for (int i = 0; i < count.length; i++) {
            while (count[i] > 0) {
                array[j++] = i+min;
                count[i]--;
            }
        }
    }
}

